Extração de Características de Imagens Mamográficas Baseada em Técnicas de Aprendizado Profundo

  • Ariadne N. Matos UESC
  • Paulo E. Ambrósio UESC

Resumo


Apesar dos constantes avanços no combate ao câncer de mama, ainda é uma das principais causas no óbito de mulheres. A partir do avanço tecnológico, as técnicas de deep learning podem auxiliar na detecção e classificação dos nódulos, o que contribui com o diagnóstico. Apresentamos, neste artigo a proposta e a construção uma rede neural convolucional juntamente com técnicas de regularização denominada MiDNet para extração de características de imagens mamográficas. O modelo foi validado com o conjunto de dados da base CBIS DDSM e Mini DDSM, obtendo índices de acurácia com 98 por cento para diferenciação de massas e 74 por cento para classificação de imagens em benignas ou malignas.

Referências

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Publicado
07/06/2022
MATOS, Ariadne N.; AMBRÓSIO, Paulo E.. Extração de Características de Imagens Mamográficas Baseada em Técnicas de Aprendizado Profundo. In: CONCURSO DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 22. , 2022, Teresina/PI. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 56-61. ISSN 2763-8987. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcas_estendido.2022.222423.